Alejandro Cano González

Clasificacion de la Vegetación con Sensores Remotos para un Mejor Aprovechamiento del Recurso Hídrico

Alejandro Cano González, INIFAP, Campo Experimental Edzná, Camp., http://www.inifap.gob.mx/; cano.alejandro@inifap.gob.mx, Fernando Paz Pellat, Email: pellat@colpos.mx y Martín Bolaños González, bolanos@colpos.mx, Colegio de Postgraduados, Campus Montecillo, Montecillo, Texcoco, Estado de México, http://www.colpos.mx

La clasificación de la vegetación es un tema de importancia en todo el mundo, cada país ha desarrollado su metodología general de mapeo terrestre de acuerdo a una combinación de rasgos ecológicos, principalmente el clima, la fisiografía, los materiales superficiales, la geología, el suelo y la vegetación, siendo la vegetación el factor más importante, como indicador del resto de los rasgos. En la actualidad, la información de cobertura vegetal y uso del suelo en México se encuentra en diferentes escalas y sistemas de clasificación, y son la base para conocer y modelar las tendencias de los procesos de deforestación, degradación, desertificación y pérdida de biodiversidad de una región determinada. La identificación y clasificación de la vegetación en tipos de cobertura o en ecosistemas, por medio de sensores remotos, es viable por al menos dos razones: Primero, los cambios de cobertura y uso de suelo inferidos de planos de vegetación no es la única evidencia directa del impacto del hombre y del clima en la tierra, si no además es una pieza clave para el estudio de los ciclos biogeoquímicos. Segundo, la mayoría de los modelos y algoritmos climáticos y biogeoquímicos que estiman variables biofísicas de datos satelitales utilizan mapas de vegetación para asignar parámetros clave que ayudarán a reducir el número de problemas desconocidos. Considerando lo anterior y las diferentes líneas de investigación en el tema se han desarrollado, los siguientes planteamientos. El uso de la información de contexto en la clasificación genérica de la vegetación, la clasificación de los sistemas arbolados usando información espectral multi-angular, los alcances y limitaciones de la información espectral multi-angular para la clasificación de la vegetación, equivalencia ambiental en la productividad de la vegetación, un método simple para la estimación de las propiedades geométricas y ópticas de las hojas de la vegetación.
Los resultados sobresalientes de los trabajos mencionados con anterioridad son: A) La implementación de la teoría de la evidencia en un sistema de clasificación permite aprovechar toda la información heterógenea disponible (espectral, vectoriales, del experto) con valores de certeza del 85.73%, en la clasificación obtenida. B) La información espectral multi-angular se modeló de tres formas diferentes, en condiciones de iluminación reales y artificiales, considerando mezclas de especies, diferentes densidades y fondos de vegetación. Los resultados mostraron que, dejando fijo el fondo de la vegetación y densidad de las plantas (cantidad de follaje), es posible discriminar tipos de vegetación y, cuando el fondo de la vegetación varía, existe confusión entre especies. C) Se presentó un marco teórico genérico para hacer equivalentes las productividades asociadas a diferentes niveles de estrés o manejo y a diferentes medios ambientales. Toda la variabilidad, etapa vegetativa, puede ser compactada como un punto en un espacio supra-paramétrico. D) Se presenta un método simple para la estimación de las propiedades geométricas y ópticas de la vegetación, con las reflectancias en el infinito, es posible estimar el albedo foliar estandarizando el ángulo cenital de iluminación a 57º y con este valor estimar los coeficientes de extinción y propiedades angulares de las hojas.